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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳市名通科技股份有限公司申請(qǐng)的專利一種基于5GMRO測(cè)量的異網(wǎng)站址識(shí)別方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119719917B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-03發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510221218.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/241；該發(fā)明授權(quán)一種基于5GMRO測(cè)量的異網(wǎng)站址識(shí)別方法是由唐建中;張鴻偉;邱建威;揭英虎設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于5GMRO測(cè)量的異網(wǎng)站址識(shí)別方法在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于5GMRO測(cè)量的異網(wǎng)站址識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取多個(gè)異網(wǎng)鄰區(qū)測(cè)量數(shù)據(jù)；對(duì)各異網(wǎng)鄰區(qū)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行密度聚類得到多個(gè)聚類組；針對(duì)每個(gè)聚類組，按照各異網(wǎng)鄰區(qū)測(cè)量數(shù)據(jù)的主服小區(qū)標(biāo)識(shí)、鄰區(qū)頻點(diǎn)和鄰區(qū)標(biāo)識(shí)進(jìn)行分組得到多個(gè)第一小組；針對(duì)各第一小組，將第一小組對(duì)應(yīng)的異網(wǎng)小區(qū)的水平到達(dá)角和時(shí)間提前量按照預(yù)設(shè)的粒度進(jìn)行分組，得到多個(gè)第二小組；根據(jù)各異網(wǎng)鄰區(qū)測(cè)量數(shù)據(jù)分別計(jì)算各第二小組的特征指標(biāo)；將第一小組中的各特征指標(biāo)輸入至預(yù)設(shè)的分類器模型中，得到輸出的本網(wǎng)小區(qū)標(biāo)識(shí)，將本網(wǎng)小區(qū)標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的位置作為的異網(wǎng)小區(qū)的預(yù)測(cè)位置。本申請(qǐng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)異網(wǎng)站點(diǎn)位置的預(yù)測(cè)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于5GMRO測(cè)量的異網(wǎng)站址識(shí)別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于5GMRO測(cè)量的異網(wǎng)站址識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括：獲取多個(gè)異網(wǎng)鄰區(qū)測(cè)量數(shù)據(jù)；按照各所述異網(wǎng)鄰區(qū)測(cè)量數(shù)據(jù)的異網(wǎng)參數(shù)對(duì)各所述異網(wǎng)鄰區(qū)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行密度聚類，得到多個(gè)聚類組；針對(duì)每個(gè)聚類組，按照各所述異網(wǎng)鄰區(qū)測(cè)量數(shù)據(jù)的主服小區(qū)標(biāo)識(shí)、鄰區(qū)頻點(diǎn)和鄰區(qū)標(biāo)識(shí)對(duì)各所述異網(wǎng)鄰區(qū)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，得到多個(gè)第一小組；針對(duì)各所述第一小組，將所述第一小組對(duì)應(yīng)的異網(wǎng)小區(qū)的水平到達(dá)角和時(shí)間提前量按照預(yù)設(shè)的粒度進(jìn)行分組，得到多個(gè)第二小組；根據(jù)各所述異網(wǎng)鄰區(qū)測(cè)量數(shù)據(jù)分別計(jì)算各所述第二小組的特征指標(biāo)；針對(duì)各所述第一小組，將所述第一小組中的各所述特征指標(biāo)輸入至預(yù)設(shè)的分類器模型中，得到輸出的本網(wǎng)小區(qū)標(biāo)識(shí)，將所述本網(wǎng)小區(qū)標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的位置作為所述的異網(wǎng)小區(qū)的預(yù)測(cè)位置，其中，所述分類器模型為以本網(wǎng)鄰區(qū)測(cè)量數(shù)據(jù)中的主服小區(qū)標(biāo)識(shí)為單位，各所述本網(wǎng)鄰區(qū)測(cè)量數(shù)據(jù)中的主服小區(qū)標(biāo)識(shí)各自對(duì)應(yīng)的切片特征集合為樣本訓(xùn)練得到的；其中，所述切片特征集合為：將所述本網(wǎng)鄰區(qū)測(cè)量數(shù)據(jù)的本網(wǎng)小組對(duì)應(yīng)的主服小區(qū)的區(qū)域的水平到達(dá)角和時(shí)間提前量按照預(yù)設(shè)的粒度進(jìn)行區(qū)域切片得到各區(qū)域切片，按照預(yù)設(shè)的時(shí)間粒度分別統(tǒng)計(jì)各所述區(qū)域切片在預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)的所述特征指標(biāo)所得到的。

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